생쥐 뒤의 여백?

Question

대치 된 데이터에 여백 기능을 적용하고 싶지만 (마우스를 사용했습니다) 불가능한 것 같습니다. 대치 된 데이터로 한계 효과를 계산하는 함수가 있는지 알고 있습니까?

감사합니다!

편집 : 다음과 같이 코드를 수정했습니다. 맞습니까? 감사합니다!

ddply(data_pooled, "imp", function(x){ 
  logregress <-  glm(y ~ var1 + var2 + var3, family = binomial(link="logit"), data=data_pooled)
  
  margin_mod <- margins(logregress, type="response")
  })

margin_summary <- summary(MIcombine(margin_mod))

Answer 1

다중 대치를 사용하여 결측 데이터를 분석하는 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다.

• 여러 개의 완전한 데이터 세트를 생성합니다. $m$, 선택한 다중 대치 알고리즘 사용

• 각 완전한 데이터 세트 에 대해 최종 분석 모델 (예 : 회귀 모델)을 수행합니다 . 즉, 당신은$m$ 모델.

• 분석 결과를 통합합니다. 선형 회귀 모델을 사용하면 모든 관심 추정치를 평균화하여 합동 추정치를 찾습니다. 표준 오류의 경우 일반적인 접근 방식은 대치 내부와 대치 사이의 불확실성을 통합하는 Rubin의 규칙을 사용하는 것입니다. 관심 추정치의 샘플링 분포가 정규 분포를 따르지 않는 경우 다른 방법을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은이 질문과 답변을 참조하십시오 : 다중 대치 된 데이터 세트를 결합하기위한 Rubin의 규칙 적용